연구진은 자기회귀 모델이 지진파와 같은 물리 파동장을 장기 예측할 때 발생하는 오류 누적 문제를 분석했어요. 모델이 자신의 출력을 수백 번 반복하면서 작은 오류가 누적되어 위상 드리프트가 발생하며, 기존의 점별 지표로는 이를 감지하기 어렵습니다.
SeismoGPT 모델을 활용한 통제 연구 결과, 멀티 토큰 예측이 안정성을 높이는 데 가장 큰 기여를 했으며, 지평선 임베딩 예측 헤드와 STFT-크기 일관성 손실도 소폭 개선 효과를 보였어요.
예측 성능은 관측 신호의 P-S 간격에 가까운 컨텍스트 비율 임계값에 크게 의존하며, 이 임계값 아래에서는 일반화가 급격히 저하되고 극성 반전과 같은 문제가 발생합니다.